索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引？
为此，工业界采用分治思想：先将文档集拆分为小块，在内存中为每块构建倒排索引并写入磁盘生成有序临时文件；随后通过多路归并技术合并临时文件，生成全局有序的最终倒排文件。此过程类似MapReduce框架，支持分布式并行处理，显著提升效率。检索时，优先将词典加载至内存（如哈希表或B+树），关键词查询后从磁盘读取对应posting list。若posting list过长，则采用分层索引（如跳表）或缓存机制（如LRU），仅加载必要数据块，减少IO开销。核心原则是：尽可能利用内存加速检索，同时结合磁盘存储与高效索引结构实现大规模倒排系统的高效构建与查询。
索引更新：刚发布的文章就能被搜到，这是怎么做到的？
本文介绍了工业界倒排索引的高效更新机制。针对小规模索引，采用Double Buffer实现无锁读写；对于大规模索引，则使用“全量+增量”索引结合方案，并通过删除列表处理删改操作。为应对增量索引膨胀，提出完全重建、再合并和滚动合并三种策略，核心思想是读写分离，兼顾性能与资源。
Chap01. 认识AI
本文介绍AI核心概念与大模型开发原理，涵盖人工智能发展历程及Transformer神经网络的关键作用。通过注意力机制，Transformer实现对文本、图像、音频的高效处理，成为GPT等大模型的基础。大语言模型（LLM）利用其持续生成能力，逐字预测输出，实现连贯对话。
ES分布式搜索引擎入门
本课程学习Elasticsearch核心技能：掌握倒排索引原理，理解IK分词器及其词典扩展，熟练使用Java Client实现文档增删改查、批量导入及Term查询、全文检索、布尔查询等操作，并实现排序、分页与高亮功能。
ES分布式搜索引擎入门
本课程学习Elasticsearch核心知识，包括倒排索引原理、IK中文分词器使用与扩展、索引的增删改查、Java Client实现文档操作及全文检索、布尔查询、排序分页与高亮显示，并结合实际电商场景完成搜索功能开发与数据聚合分析。
索引拆分：大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索？
在大规模检索系统中，分布式技术通过拆分倒排索引提升性能。基于文档的水平拆分将数据随机分片，各服务器并行处理，缩短单次查询时间，并支持灵活扩容；而基于关键词的垂直拆分虽减少请求复制，但易引发负载不均与维护难题。前者因扩展性强、运维简单成为主流方案。
倒排索引：如何从海量数据中查询同时带有「极」和「客」的唐诗？
本文通过唐诗检索的场景，对比正排索引与倒排索引的差异。正排索引以文档ID为键，适合根据标题查内容；而倒排索引以关键词为键，记录包含该词的文档列表，显著提升按内容检索的效率。文中详细讲解了倒排索引的构建过程、查询方法（如多关键字交集查询）及链表归并优化，并探讨其在搜索引擎、推荐系统等场景的应用，帮助读者掌握高效检索的核心技术。
